使用正则表达式修改 pandas 列答案

【问题标题】：pandas column modification with regular expression使用正则表达式修改 pandas 列
【发布时间】：2020-06-08 21:46:41
【问题描述】：

我想修复 pandas 系列中的一些字符串条目，这样所有模式为“0x.202”（缺少年份的最后一位）的值都将在末尾附加一个零（这样它就是完整的日期格式为“mm.yyyy”）。这是我得到的模式：

pattern = '\d*\.202(?:$|\W)'

精确匹配以点分隔的 2 位数字，最后精确匹配 202。能否请您帮助我如何在保留原始索引的同时替换串联字符串？

我目前的做法是：

date = df['Calendar Year/Month'].astype('str')
pattern = re.compile('\d*\.202(?:$|\W)')
date.str.replace(pattern, pattern.pattern + '0', regex=True)

但我得到一个错误：

error: bad escape \d at position 0

编辑：抱歉缺少细节，我忘了提到日期被 pandas 误解为浮点数，这就是为什么没有完全显示 2020 年的日期（例如，5.2020 舍入为 5.202）。所以我使用的表达方式：

date = df['Year/Month'].astype('str')
date = date.apply(lambda _: _ if _[-1] == '1' or _[-1] == '9' else f'{_}0')

因此只有“xx.202”被编辑，“xx.2021”和“xx.2019”等日期被省略。谢谢大家的帮助！

【问题讨论】：

【解决方案1】：

你必须在这里使用正则表达式吗？如果不是，这将起作用（如果字符串的长度为 x，则添加 0）。

df["Calendar Year/Month"].apply(lambda _: _ if len(_)==7 else f'{_}0')

或者这样（如果最后一位是 2，则添加 0）：

df["Calendar Year/Month"].apply(lambda _: _ if _[-1] == 0 else f'{_}0')

【讨论】：

嘿，感谢您的回答，不错的方法，但是例如“12.202”之类的日期也应该修改
嘿，Bollo7，我添加了一种新方法，它也可以工作
最后一个变种对我有用！这就是我使用的 "date = date.apply(lambda : _ if _[-1] == '1' or _[-1] == '9' else f'{}0' ）”。仅向末尾不包含 9 或 1 的字符串添加零（省略 2019 和 2021）。抱歉，没有详细说明，我忘了提到日期被 pandas 误解为浮点数，这就是为什么没有完全显示 2020 年的日期（例如，5.2020 舍入为 5.202）。
很高兴为您提供帮助！这种方法也应该比正则表达式更快:)

【解决方案2】：

我会做一个str.replace:

df = pd.DataFrame({'Year/Month':['10.202 abc', 'abc 1.202']})
df['Year/Month'].str.replace(r'(\d*\.202)\b', r'\g<1>0')

输出：

0    10.2020 abc
1    abc 1.2020
Name: Year/Month, dtype: object

【讨论】：